공학설계분야에서 시뮬레이션 모델을 이용한 실험은 매우 중요한 역할을 한다. 그러나 최적의 설계 파라미터를 구하기 위한 시뮬레이션 실험은 많은 실행시간과 자원의 소요를 필요로 한다. 이를 극복하는 방안으로 입력 변수와 성능척도 간의 관계를 표현한 메타모형이 효과적으로 이용된다. 메타모형을 수립하기 위해서는 샘플 시나리오들을 입력으로 하는 시뮬레이션 실행이 요구된다. 이때 샘플 시나리의 수와 질이 메타 모형을 수립하는데 걸리는 시간과 메타모형의 정확성을 결정한다. 공간채움 특성은 샘플 시나리오들의 질을 결정하는 중요한 조건이 된다. 이 논문은 maxmin, Audze-Eglais, centered L2-discrepancy의 3가지 공간채움 척도에 기초한 샘플 시나리오 생성 방법을 제안하고, 실험을 통해 이들 생성방법에 대한 성능을 분석한 결과를 논의한다.
In general, simulation models are effectively used in the field of engineering design. The experiment with simulation models to obtain optimal design parameters, however, is a time-consuming task and requires a lot of resources. Hence, meta-models representing the relationships between input variables and performance measures are exploited to efficiently determine the value of design parameters. To construct a meta-model, a number of simulation executions with sample scenarios are required. The number and quality of sample scenarios determine not only the level of efficiency in constructing the meta-model but also accuracy of the model. Space-filling condition is regarded to be an important condition for the quality of scenarios. This paper proposes sample scenario generation methods based on space-filling measures such as maxmin, Audze-Eglais, and centered L2-discrepancy. The performance of these scenario generation methods are evaluated through experiments.
